CC BY
22
povrezhdeniem proksimal'nogo otdela bedra. 3-y Mezhdunarodnyy Kongress "Sovre-mennye tekhnologii v travmatologii i ortopedii". Moskva: RUDN; 2006. Disk 11. 1 el. opt. disk (DVD-rom). Russian.
3. Karlov AV, Shakhov VP. Sistemy vneshney fik-satsii i regulyatornye mekhanizmy optimal'noy biomek-haniki. Tomsk: STT; 2001. Russian.
4. Mironov SP, Rodionova SS, Andreeva TM. Or-ganizatsionnye aspekty problemy osteoporoza v travma-tologii. Vestn. travmatologii i ortopedii im. H.H. Prioro-va. 2009;1:37. Russian.
5. Onoprienko GA. Vaskulyarizatsiya kostey pri perelomakh i defektakh. Moscow: Meditsina; 1993. Russian.
6. Starykh VS, Kazanin KS, Basov AV, Kalash-nikov VV, Kalashnikov VVl, Istomin MV, Shpakov-skiy MS, inventors; Ustroystvo dlya eksperimental'-nogo modelirovaniya pereloma proksimal'nogo kontsa be-drennoy kosti. Russian Federation patent RU 2011150370/14; 2011. Russian.
7. Popsuyshapka AK, Pobel EA. Napryazhenie v konstruktsii «otlomki-fiksator» pri osteosinteze sheyki bedrennoy kosti razlichnymi ustroystvami. Ortopediya, travmatologiya i protezirovanie. 2006;2:42-8. Russian.
8. Rodionova SS, Lazarev AF, Kolondaev AF, So-lod EI. Kombinirovannoe lechenie perelomov sheyki bedrennoy kosti na fone osteoporoza. Moscow; 2007. Russian.
9. Rykov AG. Khirurgicheskaya taktika i okazanie
spetsializirovannoy pomoshchi pri perelomakh proksimal'nogo otdela bedrennoy kosti bol'nym po-zhilogo i starcheskogo vozrasta [dissertation]. Khaba-rovsk (Khabarovsk region);2009. Russian.
10. Drobotov VN, Krichevskiy AL, Popov PV, et al., inventors; Sposob dozirovannogo smeshivaniya zhidkogo lekarstvennogo sredstva s gazoobraznym veshchestvom i ustroystvo dlya ego osushchestvleniya. rus-sian Federation patent RU 2294768; 2007. Russian.
11. Chen Chi Khsiang. Osobennosti reparativnoy regeneratsii kostnoy tkani pri vvedenii perftorana raz-lichnymi sposobami [dissertation]. Sankt-Peterburg (Leningrad region); 2010. Russian.
12. Shashkina GA. Poluchenie kal'tsiy - fos-fatnogo pokrytiya mikrodugovym metodom. Struk-tura i svoystva biokompozita na osnove titana s kal'tsiy-fosfatnym pokrytiem [dissertation]. Tomsk (Tomsk region); 2006. Russian.
13. Hing KA. Mediation of bone ingrowth in porous hydroxyapatite bone graft substitutes. J. Biomed. Mater. Res. 2004;68:187-200.
14. Lu C, Saless N, Wang X, Sinha A, Decker S, Kazakia G, Hou H, Williams B, Swartz HM, Hunt TK, Mic-lau T, Marcucio RS. The role of oxygen during frac-ture healing. Bone. 2013;52(1):220-9.
15. Wan C, Gilbert SR, Wang Y, et al. Activation of the hypoxia-inducible factor-1alpha pathway accelerates bone regeneration. Proc Natl Acad Sci USA. 2008;105:686-91.
УДК: 616-006 DOI: 10.12737/13305
СПОСОБ ВЫЯВЛЕНИЯ ОГРАНИЧЕНИЙ АНАЛИЗИРУЕМОГО МЕТОДА ЛЕЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ
АЛГЕБРАИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ КОНСТРУКТИВНОЙ ЛОГИКИ НА ПРИМЕРЕ ГИПЕРБАРИЧЕСКОЙ ОКСИГЕНОТЕРАПИИ ПРИ ОНКОГИНЕКОЛОГИЧЕСКОЙ ПАТОЛОГИИ
А.С. ДЗАСОХОВ*, К.Ю. КИТАНИНА**, В.А. ХРОМУШИН**, Д.В. ПАЦУКОВА***
"Московский областной онкологический диспансер, ул. Карбышева, 6, Балашиха, Московская обл., Россия, 143900,
e-mail: [email protected]
**Тульский государственный университет, пр-т Ленина, 92, Тула, Россия, 300012, e-mail: [email protected] ***Федеральное государственное бюджетное учреждение «Поликлиника №1», пер. Сивцев Вражек, д. 26/28, г. Москва, Россия, 119002
Аннотация. Математический аппарат алгебраической модели конструктивной логики на протяжении многих лет применяется для многофакторного анализа в медицине и биологии чаще всего с целью выявления причинно-следственных связей. Наряду с этим этот математических аппарат можно использовать для более сложных схем анализа с целью определения контингента пациентов, которым показан анализируемый метод лечения. В основе предлагаемого способа лежит двух этапный анализ с помощью алгебраической модели конструктивной логики с разными задаваемыми целями и последующим анализом результирующих составляющих итоговой математической модели. В результате удается выявить ограничения и количественно оценить контингент пациентов, которым показан анализируемый способ лечения. Предлагаемый способ пояснен аналитическим исследованием гипербарической оксигенотерапии при онкогинекологической патологии. Результатом этого анализа выявлено 7,87-39,35% пациентов, которым показана гипербарическая оксигенотерапия. Выявлены ограничения, представленные результирующими составляющими итоговой математической модели в виде пределов определения сочетанных факторов. Анализ долевых значений результирующих составляющих математической модели сопряжен с необходимостью вычисления максимально возможной суммарной мощностью результирующих составляющих математической модели, что используется в экспертных системах.
Ключевые слова: анализ, логика, модель, оксигенотерапия.
IDENTIFICATION METHOD OF RESTRICTIONS OF TREATMENT METHOD USING ALGEBRAIC MODEL OF
CONSTRUCTIVE LOGIC ON THE EXAMPLE OF HYPERBARIC OXYGEN THERAPY IN ONCOLOGICAL
PATHOLOGY
A.S. DZASOHOV, K.YU. KTTANINA", V.A. KHROMUSHIN", D.V. PACUKOVA***
* Moscow Regional oncological dispensary, Str. Karbysheva, 6, Balashikha, Moscow region., Russia, 143900,
e-mail: [email protected] ** Tula State University, Lenin Prospect, 92, Tula, Russia, 300012, e-mail: [email protected] '"Federal state budgetary institution "Polyclinic 1", per. Sivtsev Vrazhek, d. 26/28, Moscow, Russia, 119002
Abstract. Mathematical device of algebraic model of constructive logic has been used for many years for multivariate analysis in medicine and biology most often to identify causal relationships. This mathematical apparatus can be used for more complex analysis schemes for the purpose of determining the contingent of patients who require this method of treatment. The proposed method is a two-step analysis using algebraic model of constructive logic with different specified purposes and subsequent analysis of the resulting final components of the mathematical model. As a result, it is possible to identify restrictions and to quantify the number of patients who need to analyzed method of treatment. The proposed method is explained by an analytical study of hyperbaric oxygen therapy in oncological pathology. Analysis of the results revealed 7,87-39,35% of patients requiring hyperbaric oxygen therapy. The authors revealed the restrictions presented resulting final components of the mathematical model in the form of limits of detection of the combined factors. The equity analysis of values of the resulting components of the mathematical model is associated with the need to calculate the maximum possible total power of the resulting components of the mathematical model, used in expert systems.
Key words: analysis, logic, model, oxygen therapy.
Введение. Алгебраическая модель конструктивной логики (АМКЛ) на протяжении многих лет применяется для многофакторного анализа в медицине и биологии [1-13]. Чаще всего АМКЛ используют для одно-этапного углубленного анализа [14-23]. В тоже время АМКЛ можно использовать для более сложных схем анализа, в частности, как двух этапный метод для выявления ограничений анализируемого метода лечения.
Цель исследования - предложить способ выявления ограничений анализируемого метода лечения, с помощью которого может быть определен контингент пациентов, которым он показан к применению.
Предлагаемый способ выявления ограничений анализируемого метода лечения с помощью АМКЛ заключается в следующем:
1. Строится математическая модель. В качестве цели выбирается предлагаемый метод лечения в сравнении с противопоставляемым известным методом.
2. С помощью анализа математической модели оценивается эффективность предлагаемого метода лечения по числу отличительных признаков (много результирующих составляющих со значительной суммарной мощностью свидетельствуют о возможности выявления того контингента, которым предлагаемый метод показан).
3. Из исходного массива анализируемых данных удаляются противопоставляемого метода лечения.
4. Задается из имеющихся в исходном массиве данных критерий положительного исхода.
5. Подсчитывается процент положительного исхода как отношение разности числа случаев в базе,
которые соответствуют условию положительного исхода минус число совпавших целевых и нецелевых строк в математической модели к общему числу случаев в базе с учетом удаления данных по пункту 3.
6. С помощью АМКЛ строится математическая модель относительно цели по пункту 4. При необходимости выделяются главные результирующие составляющие.
7. Оценивается доля каждой результирующей составляющей, вносимой в общую долю по пункту 5, по результатам анализа результирующих составляющих на предмет их взаимного пересечения.
8. Ожидаемый результат оценивается отдельно по каждой результирующей составляющей.
Рассмотрим предлагаемый способ на примере гипербарической оксигенотерапии при лечении он-когинекологической патологии.
Материалы и методы исследований. Исходный массив данных представлен 753 случаями: гипербарическая оксигенация (ГБО) - 216 случаев, нормобари-ческая оксигенация (НБО) - 169 случаев и без кислоро-дотерапии 368 случаев.
Принятые обозначения: Х1 - Кислородотерапия:
0 - без кислородотерапии (368 случаев);
1 - ГБО (216 случаев);
2 - НБО (169 случаев). Х2 - Стадия заболевания:
1 - 1а или 1Ь или 1с (47 случаев);
2 - 2а или 2Ь или 2с (32 случая);
3 - 3а или 3Ь или 3с (579 случаев);
4 - 4 стадия (95 случаев).
Х3 - Плеврит:
1 - есть (49 случаев);
0 - нет (704 случая).
Х4 - Асцит:
1 - есть (282 случая);
0 - нет (471 случай).
Х5 - М^б (метастазы) в большом сальнике:
1 - есть (377 случаев);
0 - нет (376 случаев). Х6 - Mts в печени:
1 - есть (43 случая);
0 - нет (710 случаев). Х7 - Mts во влагалище:
1 - есть (37 случаев);
0 - нет (716 случаев). Х8 - Mts в лёгких:
1 - есть (74 случая);
0 - нет (679 случаев). Х9 - Mts в малом тазу:
1 - есть (555 случаев);
0 - нет (198 случаев). Х10 - Mts в брюшной полости:
1 - есть (417 случаев);
0 - нет (336 случаев). Х11 - Mts в воротах печени:
1 - есть (15 случаев);
0 - нет (738 случаев).
Х12 - Mts в парааортальных лимфоузлах:
1 - есть (89 случаев);
0 - нет (664 случая).
Х13 - Mts в подвздошных лимфоузлах:
1 - есть (219 случаев);
0 - нет (534 случая). Х14 - Mts в паховых лимфоузлах:
1 - есть (6 случаев);
0 - нет (747 случаев).
Х15 - Mts в надключичных лимфоузлах:
1 - есть (20 случаев);
0 - нет (733 случая).
Х16 - Надвлагалищная ампутация матки с придатками:
1 - есть без оментэктомии (9 случаев);
2 - есть с оментэктомией (73 случая);
0 - нет (671 случай).
Х17 - Экстирпация матки с придатками:
1 - есть (77 случаев);
0 - нет (676 случаев).
Х18 - Аднексэктомия, резекция большого сальника:
1 - есть (4 случая);
0 - нет (749 случаев).
Х19 - Экстирпация матки с придатками + оментэк-томия:
1 - есть с оментэктомией (361 случай);
2 - есть с лимфаденэктомией (229 случаев);
0 - нет (163 случая). Х20 - Тошнота:
1 - есть (575 случаев); 0 - нет (178 случаев).
Х21 - Лейкопения:
1 - есть (291 случай);
0 - нет (462 случая). Х22 - Тромбоцитопения:
1 - есть (183 случая);
0 - нет (570 случаев). Х23 - Анемия:
1 - есть (522 случая);
0 - нет (231 случай). Х24 - Нефротоксичность:
1 - есть (380 случаев);
0 - нет (373 случая). X25 - Остаточная опухоль:
1 - 0 мм (359 случаев);
2 - до 20 мм (146 случаев);
3 - более 20 мм (248 случаев). X26 - Регрессия:
1 - полная регрессия (339 случаев);
2 - частичная регрессия (396 случаев);
3 - стабилизация (18 случаев).
X27 - Исход:
1 - живет с рецидивом (336 случаев);
2 - живет без рецидива (399 случаев);
3 - жила до смертельного исхода (18 случаев).
X28 - Число месяцев жизни с указанным в Х27 исходом.
Преобразования данных, включая анализ базы, и предварительный анализ осуществлялись средствами Access и Excel.
По результатам предварительного анализа можно отметить:
1. Для ГБО (Х1=1) исход (Х27) по сравнению с данными без кислородотерапии соответствует:
- увеличению кол-ва случаев жизни с рецидивом (Х27=1) на 45,83 - 44,29 = 1,54%;
- увеличению кол-ва случаев жизни без рецидива (Х27=2) на 53,70 - 52,72 = 0,98%;
- уменьшению кол-ва случаев жизни со смертельным исходом на 2,99 - 0,46 = 2,53%, что с учетом округления равно 1,54 + 0,98.
2. Для НБО (Х1=2) исход (Х27) по сравнению с данными без кислородотерапии соответствует:
- уменьшению кол-ва случаев жизни с рецидивом (Х27=1) на 43,79 - 44,29 = -0,50%;
- уменьшению кол-ва случаев жизни без рецидива (Х27=2) на 52,66 - 52,72 = -0,06%;
- увеличению кол-ва случаев жизни со смертельным исходом на 3,55 - 0,46 = -0,09%.
Таким образом, по такой приблизительной оценке ГБО дает эффект, НБО - не дает.
3. Для ГБО (Х1=1) регрессия (Х26) по сравнению с данными без кислородотерапии соответствует:
- увеличению кол-ва случаев с полной регрессией (Х26=1) на 47,22 - 44,29 = 2,93%;
- уменьшению кол-ва случаев с частичной регрессией (Х26=2) на 52,31 - 52,72 = -0,41%;
- уменьшению кол-ва случаев со стабилизаци-
ей на 0,46 - 2,99 = -2,53%
4. Для НБО (Х1=2) регрессия (Х26) по сравнению с данными без кислородотерапии соответствует:
- уменьшению кол-ва случаев с полной регрессией (Х26=1) на 43,79 - 44,29 = -0,50%;
- уменьшению кол-ва случаев с частичной регрессией (Х26=2) на 52,66 - 52,72 = -0,06%;
- увеличению кол-ва случаев со стабилизацией на 3,55 - 2,99 = 0,56%.
Таким образом, по такой приблизительной оценке ГБО дает эффект в части увеличения случаев с полной регрессией за счет случаев с частичной регрессией и стабилизацией, а НБО дает небольшой эффект со стабилизацией за счет полной и частичной регрессии.
5. Для ГБО (Х1=1) остаточная опухоль (Х25) по сравнению с данными без кислородотерапии соответствует:
- уменьшению кол-ва случаев с отсутствием опухоли (Х25=1) на 48,61 - 49,46 = -0,85%;
- увеличению кол-ва случаев с опухолью до 20 мм (Х25=2) на 18,06 - 17,66 = 0,40%;
- увеличению кол-ва случаев с опухолью свыше 20 мм (Х25=3) на 33,33 - 32,88 = 0,45%
6. Для НБО (Х1=2) остаточная опухоль (Х25) по сравнению с данными без кислородотерапии соответствует:
- уменьшению кол-ва случаев с отсутствием опухоли (Х25=1) на 42,60 - 49,46 = -6,86%;
- увеличению кол-ва случаев с опухолью до 20 мм (Х25=2) на 24,85 - 17,66 = 7,19%;
- увеличению кол-ва случаев с опухолью свыше 20 мм (Х25=3) на 3,55 - 2,99 = 0,56%.
Таким образом, по такой приблизительной оценке ГБО и НБО не уменьшают размер опухоли.
7. Указанные в предварительном анализе факторы имеют заметную долю в общем числе случаев и пригодны для дальнейшего многофакторного анализа.
8. Многофакторный анализ позволит выявить профиль тех больных, для которых ГБО даст более ощутимый эффект по сравнению с предварительным анализом, в котором пациенты не дифференцируются по профилю (оценка осуществлялась для всех сразу).
В сочетанном виде факторы анализировались с помощью АМКЛ. По результатам построения и анализа двух математических моделей выявлено:
1. В математических моделях представлено достаточно много отличительных признаков (много результирующих составляющих со значительной суммарной мощностью).
2. Высокая сочетанность факторов в результирующих составляющих математических моделей.
Учитывая изложенное можно отметить, что не всем пациента показано ГБО. В этом случае целесообразно определить тот контингент пациентов, которым ГБО показано. С этой целью в массиве данных
с Х1=1 (ГБО) выбраны те, которые соответствуют положительному исходу:
(Х26=1 или Х26=2) совместно с (Х27=1 или Х27=2) совместно с Х28>24.
Остальные ГБО (Х1=1), которые не соответствуют положительному исходу, удалены из базы. В результате число строк в базе с Х1=1 равно 169 случаев.
Примечание: Для данного конкретного расчета в основном условие Х28>24 соответствует положительному исходу.
Процент ГБО, применение которого показано пациентам, составит:
100GBO - SVP=169-84 = 39,35%, VGBO 216
где GBO - число случаев в базе, которые соответствуют условию положительного исхода; SVP - число совпавших целевых и нецелевых строк в математической модели; VGBO - общее число случаев в базе с ГБО.
Таким образом, ГБО показано 39,35% пациентов, которые соответствуют условию одного из результирующих составляющих полученной математической модели.
Анализ результатов. С целью выделения и количественной оценки контингента пациентов, которым показано ГБО, была построена математическая модель (показаны главные результирующие составляющие, определенные по специальным методикам [24-26]):
Импликации ПРЯМЫЕ из файла: E:\ АналитРасчеты \BaseV.txt Переменная цели: X1 Значение цели: 1 Маска: X25
Совпало целевых и нецелевых строк: 84.
1. W= 10.
(0 <= X20 < 1) & (0 < X24 <= 1) & (1 < X19 <= 2) Строки: 485;501;502;505;506;508;515;521;527;531
2. W= 5.
(0 <= X9 < 1) & (0 <= X21 < 1) & (0 <= X20 < 1) & (0 < X13 <= 1) Строки: 501;502;504;508;510
3. W= 4.
(0 < X5 <= 1) & (0 < X15 <= 1) & (3 <= X2 < 4) & (0 <= X12 < 1) Строки: 422;434;443;448
4. W= 4.
(0 < X5 <= 1) & (0 <= X20 < 1) & (0 < X8 <= 1) & (0 < X19 <= 1) Строки: 441;457;462;484
5. W= 4.
(0 <= X19 < 1) & (0 <= X20 < 1) & (0 < X17 <= 1) Строки: 466;476;477;478
6. W= 4.
(0 <= X13 < 1) & (0 <= X20 < 1) & (1 < X19 <= 2) Строки: 469;470;485;515
7. W= 4.
(0 <= X23 < 1) & (0 <= X20 < 1) & (1 < X19 <= 2) Строки: 469;508;526;536
8. W= 3.
(0 <= X13 < 1) & (2 < X2 < 4) & (0 <= X21 < 1) & (0 <= X24 <
1) & (0 <= Х10 < 1) & (0 < Х23 <= 1) & (0 < Х19 <= 2) & (0 < Х9 <= 1) Строки: 486;490;491
9. Ш= 3.
(0 < Х5 <= 1) & (0 <= Х20 < 1) & (0 < Х23 <= 1) & (0 < Х24 <= 1) & (0 <= Х21 < 1) Строки: 427;448;464
10. Ш= 3.
(0 < Х16 < 2) & (3 <= Х2 < 4) Строки: 440;444;452
11. Ш= 3.
(0 < Х5 <= 1) & (0 < Х15 <= 1) & (0 < Х24 <= 1) & (0 <= Х4 < 1) Строки: 434;448;456
12. Ш= 3.
(0 < Х7 <= 1) & (0 <= Х22 < 1) & (0 < Х24 <= 1) & (0 < Х9 <= 1) & (0 < Х13 <= 1) Строки: 498;528;537
13. Ш= 2.
(0 < Х16 <= 2) & (0 <= Х22 < 1) & (0 < Х24 <= 1) & (0 < Х23 <= 1) & (0 < Х4 <= 1) & (0 <= Х6 < 1) Строки: 422;439
Таблица
Долевые значения результирующих составляющих математической модели
Номер результирующей составляющей Мощность результирующей составляющей Результирующая составляющая Вероятность положительного исхода, %
1 10 (X20 = 0) & (X24 = 1) & (X19 = 2) 39,35
2 5 (X9 = 0) & (X21 = 0) & (X20 = 0) & (X13 = 1) 19,675
3 4 (X5 = 1) & (X15 = 1) & (X2 = 3) & (X12 = 0) 15,74
4 4 (X5 = 1) & (X20 = 0) & (X8 = 1) & (X19 = 1) 15,74
5 4 (X19 = 0) & (X20 = 0) & (X17 = 1) 15,74
6 4 (X13 = 0) & (X20 = 0) & (X19 = 2) 15,74
7 4 (X23 = 0) & (X20 = 0) & (X19 = 2) 15,74
8 3 (X13 = 0) & (X2 = 3) & (X21 = 0) & (X24 = 0) & (X10 = 0) & (X23 = 1) & (0 < X19 <= 2) & (X9 = 1) 11,805
9 3 (0 < X5 <= 1) & (0 <= X20 < 1) & (0 < X23 <= 1) & (0 < X24 <= 1) & (0 <= X21 < 1) 11,805
10 3 (0 < X16 < 2) & (3 <= X2 < 4) 11,805
11 3 (0 < X5 <= 1) & (0 < X15 <= 1) & (0 < X24 <= 1) & (0 <= X4 < 1) 11,805
12 3 (0 < X7 <= 1) & (0 <= X22 < 1) & (0 < X24 <= 1) & (0 < X9 <= 1) & (0 < X13 <= 1) 11,805
13 2 (0 < X16 <= 2) & (0 <= X22 < 1) & (0 < X24 <= 1) & (0 < X23 <= 1) & (0 < X4 <= 1) & (0 <= X6 < 1) 7,87
Для оценки доли каждой результирующей составляющей, вносимой в общую долю (39,35%) контингента пациентов, которым показано ГБО, необходимо воспользоваться одной из методик вычисления максимальной суммарной мощности, используемых для построения экспертных систем на базе АМКЛ [13]. В данном случае, учитывая небольшое число главных результирующих составляющих в математической модели, этот расчет можно сделать без специального программного обеспечения.
Первым шагом вычисления максимальной суммарной мощности является анализ результирующих составляющих на предмет их взаимного пересечения. В данном случае все 13 результирующих составляющих не пересекаются друг с другом. Таким образом, каждая из результирующих составляющих не является подмножеством какой либо другой результирующей составляющей. Следовательно, нет необходимости в суммировании мощностей результирующих составляющих и максимальная суммарная мощность будет равна мощности первой результирующей составляющей (т.е. равна 10).
Вторым шагом вычисления находим долю каждой результирующей составляющей как 39,35% умноженное на отношение мощности результирующей составляющей к максимально возможной суммарной мощности (табл.).
Вывод. Предложенный способ позволил, как показано в результирующей табл., выявить заметную долю пациентов, которым показано ГБО.
Литература
1. Хромушин В. А., Китанина К.Ю., Даль-нев В.И. Предварительный анализ медицинских данных: Методическое пособие. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. 29 с.
2. Щеглов В.Н. Алгебраические модели конструктивной логики для управления и оптимизации химико-технологических систем: Автореф. диссю к.т.н.. Л.: Технологический институт им. Ленсовета, 1983. 20 с.
3. Щеглов В.Н., Хромушин В.А. Интеллектуальная система на базе алгоритма построения алгебраических моделей конструктивной (интуиционистской) логики // Вестник новых медицинских технологий. 1999. №2. С. 131-132.
4. Хромушин В.А., Хадарцев А.А., Хромушин О.В., Честнова Т.В. Обзор аналитических работ с использованием алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2011. №1. Публикация 3-2. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/ E2011-1/Lit0bz.pdf (дата обращения: 16.08.2011).
5. Хромушин В.А., Хадарцев А.А., Бучель В.Ф., Хромушин О.В. Алгоритмы и анализ медицинских данных // Учебное пособие. Тула: Изд-во «Тульский полиграфист», 2010. 123 с.
6. Хромушин В.А., Ластовецкий А.Г., Китанина К.Ю. Хромушин О.В. Опыт выполнения аналитических расчетов с использованием алгебраической модели конструктивной логики в медицине и биологии // Вестник новых медицинских технологий. 2013. №4. С. 7-11.
7. Хромушин В.А. Сравнительный анализ алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2013. N1. Публикация 1-19. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-1/4500.pdf. (Дата обращения: 12.08.2013).
8. Хромушин В.А., Хадарцев А.А. Особенности и функциональные возможности алгебраической модели конструктивной логики // Известия Академии инженерных наук им. А.М. Прохорова. Юбилейный том, посвященный 20-летию Академии инженерных наук РФ / Под ред. Ю.В. Гуляева. Москва -Н.Новгород: НГТУ, 2011. С. 196-205.
9. Хромушин В.А. Использование алгебраических моделей конструктивной логики в медицине и биологии // XXXXV научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава Тул-ГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. Тула, 2009. С. 147-154.
10. Хромушин В.А., Бучель В.Ф., Дзасохов А.С., Хромушин О.В. Оптимизация алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. №1. Публикация 1-1. URL: http://www.medtsu.tula.ru/ VNMT/Bulletin/E2014-1/4710.pdf (Дата обращения: 20.01.2014). DOI: 10.12737/2691
11. Хромушин В.А., Бучель В.Ф., Жеребцо-ва В.А., Честнова Т.В. Программа построения алгебраических моделей конструктивной логики в биофизике, биологии и медицине // Вестник новых медицинских технологий. 2008. №4. С. 173-174.
12. Хромушин В.А., Хромушин О.В., Мина-ков Е.И. Алгоритм и программа анализа результирующих импликант алгебраической модели конструктивной логики // XXXXVI научно-практическая конференция профессорско-преподавательского состава ТулГУ «ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕ И ЗДРАВООХРАНЕНИЕ: ПРОФИЛАКТИЧЕСКАЯ И КЛИНИЧЕСКАЯ МЕДИЦИНА»: Сборник статей. Тула, 2010. С. 138-148.
13. Хромушин В.А., Паньшина М.В., Даиль-нев В.И., Китанина К.Ю., Хромушин О.В. Построение экспертной системы на основе алгебраической модели конструктивной логики на примере гестозов // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2013. №1. Публикация №1-1. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2013-1/4171.pdf. (Дата обращения: 03.01.2013).
14. Хромушин В.А. Системный анализ и обработка информации медицинских регистров в регионах: автореф. дисс. д.б.н. Тула: ТулГУ, 2006. 44 с.
15. Прокопченков Д.В. Системный анализ химического состава шунгитовой породы, как основы ее биологической активности: автореф. дисс. к.б.н. Тула: ТулГУ, 2008. 26 с.
16. Хадарцева К.А. Системный анализ параметров вектора состояния организма женщин репродуктивного возраста при акушерско-гинекологической патологии: автореф. дисс. д.м.н. Тула: ТулГУ, 2009. 43 с.
17. Серегина Н.В. Системный анализ изменений вирулентных свойств условно-патогенных бактерий при взаимодействии их с природными биологически активными веществами: автореф. дисс. к.б.н. Тула: ТулГУ, 2008. 27 с.
18. Китанина К.Ю. Многофакторный анализ первичной инвалидности взрослого населения Тульской области: автореф. к.м.н. Тула: ТулГУ, 2012. 27 с.
19. Китанина К.Ю., Хромушин В.А. Лит-вяк О.И., Овсянникова Е.Н. Разработка методики углубленного многофакторного анализа первичной инвалидности, с использованием усовершенствованной методики обобщенной оценки показателей здравоохранения и алгебраической модели конструктивной логики // Медико-социальные проблемы инвалидности. 2012. №4. С.40-45.
20. Хромушин В.А., Китанина К.Ю._Анализ инвалидности населения Тульской области // Вестник новых медицинских технологий. Электронный журнал. 2012. №1. Публикация 1-1. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2012-1/3717.pdf. (Дата обращения: 21.02.2012).
21. Аверьянова Д.А., Лебедев М.В., Хромушин В.А., Ластовецкий А.Г. Травматизм в дорожно-транспортных происшествиях: аналитические исследования с использованием алгебраической модели конструктивной логики. Учебное пособие. Москва: РИО ЦНИИОИЗ, 2014. 120 с.
22. Щеглов В.Н., Бучель В.Ф., Хромушин В.А. Логические модели структур заболеваний за 19861999 годы участников ликвидации аварии на ЧАЭС и/или мужчин, проживающих в пораженной зоне и имеющих злокачественные новообразования органов дыхания // Радиация и риск. 2002. Вып. 13. С. 56-59.
23. Мартыненко П.Г., Волков В.Г., Хромушин В.А. Прогнозирование преждевременных родов: результаты алгебраического моделирования на основе конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. 2009. №1. С. 210-211.
24. Хромушин В.А., Махалкина В.В. Обобщенная оценка результирующей алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. 2009. №3. С.39-40.
25. Хромушин О.В. Способ выделения главных результирующих составляющих в алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых ме-
дицинских технологий. Электронный журнал. 2012. №1. Публикация 1-2. URL: http://www.medtsu.tula.ru/ VNMT/Bulletin/E2012-1/3966.pdf (Дата обращения: 15.05.2012).
26. Хромушин В.А., Хромушин О.В. Программа для выделения главных результирующих составляющих в алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. №1. Публикация 7-8. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/ E2014-
1/4899.pdf. (Дата обращения: 26.08.2014). DOI: 10.12737/5612
References
1. Khromushin VA, Kitanina KYu, Dal'nev VI. Predvaritel'nyy analiz meditsinskikh dannykh: Metodi-cheskoe posobie. Tula: Izd-vo TulGU; 2012. Russian.
2. Shcheglov VN. Algebraicheskie modeli konst-ruktivnoy logiki dlya upravleniya i optimizatsii khimi-ko-tekhnologicheskikh sistem [dissertation]. L.: Tekhno-logicheskiy institut im. Lensoveta; 1983. Rus-sian.
3. Shcheglov VN, Khromushin VA. Intellektual'-naya sistema na baze algo-ritma postroeniya algebrai-cheskikh modeley konstruktivnoy (intuitsio-nistskoy) logiki. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 1999;2:131-2. Russian.
4. Khromushin VA, Khadartsev AA, Khromushin OV, Chestnova TV. Obzor analiticheskikh rabot s is-pol'zo-vaniem algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elek-tronnoe izdanie [internet]. 2011[cited 2011 Aug 16];1:[about 4 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2011-1/LitObz.pdf.
5. Khromushin VA, Khadartsev AA, Buchel' VF, Khromushin OV. Algoritmy i analiz meditsinskikh dan-nykh. Uchebnoe posobie. Tula: Izd-vo «Tul'skiy poli-grafist»; 2010. Russian.
6. Khromushin VA, Lastovetskiy AG, Kitani-na KYu, Khromushin OV. Opyt vypolneniya analiti-cheskikh raschetov s ispol'zovaniem algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki v meditsine i biologii. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2013;4:7-11. Russian.
7. Khromushin VA. Sravnitel'nyy analiz al-gebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki. Vest-nik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2013[cited 2013 Aug 12];1:[about 4 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/ VNMT/Bulletin/E2013-1/4500.pdf.
8. Khromushin VA, Khadartsev AA. Osobennosti i funktsional'nye vozmozhnosti algebraicheskoy mo-deli konstruktivnoy logiki. Izvestiya Akademii inzhenernykh nauk im. A.M. Prokhorova. Yubileynyy tom, posvyash-chennyy 20-letiyu Akademii inzhenernykh nauk RF. Pod red. Yu.V. Gulyaeva. Moscow - N. Novgo-rod: NGTU; 2011. Russian.
9. Khromushin VA. Ispol'zovanie algebraiche-skikh modeley konstruktivnoy logiki v meditsine i bi-ologii. XXXXV nauchno-prakticheskaya konferen-tsiya professorsko-prepodavatel'skogo sostava Tul-GU «OBShchESTVENNOE ZDOROV''E I ZDRAVOOK-hRANENIE: PROFILAKTIChESKAYa I KLINI-ChESKAYa MEDITsINA»: Sbornik statey. Tula; 2009. Russian.
10. Khromushin VA, Buchel' VF, Dzasokhov AS, Khromushin OV. Optimizatsiya algebraicheskoy mode-li konstruktivnoy logiki. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2014[cited 2013 Jan 20];1:[about 11 p.]. Russian. available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4710.pdf. DOI: 10.12737/2691
11. Khromushin VA, Buchel' VF, Zherebtsova VA, Chestnova TV. Programma postroeniya algebraiche-skikh modeley konstruktivnoy logiki v bio-fizike, biolo-gii i meditsine. Vestnik novykh meditsinskikh tekhno-lo-giy. 2008;4:173-4. Russian.
12. Khromushin VA, Khromushin OV, Minakov EI. Algoritm i programma analiza rezul'tiruyushchikh im-plikant algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki. XXXXVI nauchno-prakticheskaya konferentsiya profes-sorsko-prepodavatel'skogo sostava TulGU «OBSh-chESTVENNOE ZDOROV''E I ZDRAVOOKhRANENIE: PROFILAKTIChESKAYa I KLINIChESKAYa MEDITsI-NA»: Sbornik statey. Tula; 2010. Russian.
13. Khromushin VA, Pan'shina MV, Dail'nev VI, Kitanina KYu, Khromushin OV. Postroenie ekspert-noy sistemy na osnove algebraicheskoy modeli kon-struktivnoy logiki na primere gestozov. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izda-nie [internet]. 2013[citrd 2013 Jan 03];1:[about 10 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/ VNMT/Bulletin/E2013-1/4171.pdf.
14. Khromushin VA. Sistemnyy analiz i obra-botka informatsii meditsinskikh registrov v regio-nakh [dissertation]. Tula: TulGU; 2006. Russian.
15. Prokopchenkov DV. Sistemnyy analiz khimi-cheskogo sostava shungitovoy porody, kak osnovy ee biologicheskoy aktivnosti [dissertation]. Tula: TulGU; 2008. Russian.
16. Khadartseva KA. Sistemnyy analiz paramet-rov vektora sostoyaniya organizma zhenshchin reproduk-tivnogo vozrasta pri akushersko-ginekologicheskoy pa-tologii [dissertation]. Tula: TulGU; 2009. Russian.
17. Seregina NV. Sistemnyy analiz izmeneniy viru-lentnykh svoystv uslovno-patogennykh bakteriy pri vzaimodeystvii ikh s prirodnymi biologicheski aktivny-mi veshchestvami [dissertation]. Tula: TulGU; 2008. Russian.
18. Kitanina KYu. Mnogofaktornyy analiz pervich-noy invalidnosti vzroslogo naseleniya Tul'-skoy oblasti [dissrtation]. Tula: TulGU; 2012. Russian.
19. Kitanina KYu, Khromushin VA, Litvyak OI, Ovsyannikova EN. Razrabotka metodiki uglublennogo
mnogofaktornogo analiza pervichnoy invalidno-sti, s ispol'zovaniem usovershenstvovannoy meto-diki ob-obshchennoy otsenki pokazateley zdravookhra-neniya i algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki. Mediko-sotsial'nye problemy invalidnosti. 2012;4: 40-5. Russian.
20. Khromushin VA, Kitanina KYu. Analiz invalidnosti naseleniya Tul'skoy oblasti. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnyy zhurnal [internet]. 2012[cited 2013 Feb 21];1. Russian. available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2012-1/3717.pdf.
21. Aver'yanova DA, Lebedev MV, Khromushin VA, Lastovetskiy AG. Travmatizm v dorozhno-transportnykh proisshestviyakh: analiticheskie issledo-vaniya s ispol'zovaniem algebraicheskoy modeli kon-struktivnoy logiki. Uchebnoe posobie.-- Moscow: RIO TsNIIOIZ; 2014. Russian.
22. Shcheglov VN, Buchel' VF, Khromushin VA. Lo-gicheskie modeli struktur zabolevaniy za 1986-1999 gody uchastnikov likvidatsii avarii na ChAES i/ili muzhchin, prozhivayushchikh v porazhennoy zone i imeyushchikh zlokachestvennye novoobrazovaniya organov dykhaniya. Radiatsiya i risk. 2002;13:56-9. Rus-sian.
23. Martynenko PG, Volkov VG, Khromushin VA.
y^K: 615.47-114:616-07-08
Prognozirovanie prezhdevremennykh rodov: rezul'taty algebraicheskogo modelirovaniya na osnove konstruktivnoy logiki. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2009;1:210-1. Russian.
24. Khromushin VA, Makhalkina VV. Obobsh-chennaya otsenka rezul'tiruyushchey algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki. Vestnik novykh meditsin-skikh tekhnologiy. 2009;3:39-40. Russian.
25. Khromushin OV. Sposob vydeleniya glavnykh rezul'tiruyushchikh sostavlyayushchikh v algebrai-cheskoy modeli konstruktivnoy logiki. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnyy zhurnal [internet]. 2012[cited 2012 May 15];1:[about 6 p.]. Rus-sian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/ Bul-letin/E2012-1/3966.pdf.
26. Khromushin VA, Khromushin OV. Programma dlya vydeleniya glavnykh rezul'tiruyushchikh sostav-lyayushchikh v algebraicheskoy modeli konstruktivnoy logiki. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. Elek-tronnoe izdanie [internet]. 2014[cited v2014 Aug 26];1:[about 5 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4899.pdf. DOI: 10.12737/5612
DOI: 10.12737/13306
МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ УРЕАЗНОЙ ДЫХАТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ HELICOBACTER PYLORI
А.Б. МАТАНЦЕВ, В.Х. ЯСОВЕЕВ, Ю.О. УРАЗБАХТИНА ФГБОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет, К. Маркса, 12, г. Уфа, Россия, 450000
Аннотация. В статье описаны существующие методы диагностики хеликобактериоза, представлены процедуры их проведения и интерпретация получаемых результатов, а также предложен метод диагностики с применением полупроводниковых каталитических датчиков газа, объединённых в систему. Датчики газа обладают перекрёстной чувствительностью к различным газам помимо того, для которого они рассчитаны. Применяя множество датчиков возможно снизить влияние примесных газов. Данная методика особенно актуальна в условиях медицинских учреждений, где в воздухе зачастую могут находиться пары спирта или хлорамина. При этом датчики выбирают таким образом, чтобы они были чувствительны к разным газам и максимально перекрывали зону перекрёстной чувствительности основного датчика. Таким образом обеспечивается компенсация влияния примесных газов на основной датчик. Предлагаемая система использует методы нейросетевых технологий, что позволяет повысить стабильность показаний в условия изменяющейся газовой среды. Благодаря микроконтроллерному управлению система автоматически осуществляет обработку данных. Предлагаемая система позволяет уменьшить влияние факторов, вносящих погрешность в результат измерения. Данные измерений могут быть переданы на персональный компьютер, что может использоваться для создания электронной базы данных или ведения истории пациента.
Ключевые слова: Helicobacter pylori, диагностика, датчик газа, нейросеть.
METHODS TO IMPROVE THE ACCURACY OF UREASE RESPIRATORY DIAGNOSIS OF HELICOBACTER PYLORI
A.B. MATANTSEV, V.KH. YASOVEEV, YU.O. URAZBAKHTINA Ufa State Aviation Technical University, K.Marks Str., 12, Ufa, Russia, 450000
Abstract. This article describes existing methods of H. pylori diseases diagnosis, procedures of interpreting acquired results and the diagnosis method with the use of semi-conductor catalytic gas sensors combined into the system.
